ИИ для построения личного бренда и контент-маркетинга
Содержание: 1. Аналитика продвижения 2. Использование ИИ в продвижении 3. Материалы проекта 4. Выводы
В этом кейсе я рассказываю, как продвигала свой проект «О! Мосметро» — медиа о культурной и визуальной стороне московского метро — с помощью современных ИИ-инструментов.
Я подготовила статьи с SEO-оптимизацией и короткое видео, опубликовала их на разных платформах: Дзен, DTF и YouTube, а затем проанализировала результаты.
В этом материале я покажу ключевые показатели по просмотрам и вовлечённости, расскажу, как именно использовала ИИ для создания контента, и приведу визуальные примеры публикаций.
Аналитика продвижения
Обзор результатов:
Больше всего просмотров набрала статья на DTF «История московского метро» — 1900 просмотров. Однако стоит учитывать, что значительная часть внимания связана не с темой метро, а с реакцией на сам факт использования ИИ для создания контента. В комментариях было много критики — аудитория DTF в целом негативно отнеслась к сгенерированным материалам и к тому, что проект опирается на нейросети. Это важно учитывать при дальнейшем выборе платформ.
YouTube Shorts с видео о поездах метро собрал 1207 просмотров, 7 лайков и 5 комментариев. Но все комментарии были негативные — зрители обратили внимание на ошибку ИИ в распознавании вагонов и раскритиковали видео. Несмотря на высокий охват, результат показывает, что в специализированной теме, связанной с городской инфраструктурой, любые неточности подрывают доверие.
Публикации на Дзене дали низкий охват — от 6 до 31 просмотра, всего 1 подписка и ноль комментариев. Вероятно, это связано как с недостаточной проработкой тем, так и с тем, что нейросеть не адаптировала тексты под прикладные запросы аудитории Дзена.
Статья на VC.ru также почти не показала результата (10 просмотров, ноль вовлечения), что может говорить либо о слабом попадании в интересы платформы, либо о неудачной подаче.
Сравнение:
DTF — высокий охват (1900 просмотров), но значительная часть вовлечённости вызвана дискуссией вокруг использования ИИ, а не содержанием проекта. К тому же аудитория очень закрытая и вообще появление нового преокта вызвало негативную еракцию YouTube Shorts — высокий охват (1207), но все комментарии негативные, напрямую связаны с ошибкой ИИ. В остальном показывает очень хорошие охваты 45,5% Дзен — минимальные охваты, нет реакции, темы и подача требуют пересмотра. VC.ru — крайне низкий охват, публикация не попала в интересы аудитории.
Рекомендации:
Для YouTube Shorts: — тщательно проверять фактическую часть перед публикацией; — отказаться от автоматической генерации в специализированных темах; — добавить интригу или спорный момент, но без ошибок.
Для DTF: — фокусироваться на экспертном контенте без акцента на нейросети; — использовать ИИ только как черновик, вручную дополнять материал; — избегать демонстративного упоминания генерации, если это может вызвать негатив.
Для Дзена: — адаптировать темы под повседневные запросы (лайфхаки, маршруты); — прорабатывать заголовки и первые абзацы, усиливать пользу для читателя.
Общие улучшения: — минимизировать зависимости от ИИ там, где точность критична; — регулярно тестировать разные форматы; — отслеживать реакцию аудитории и быстро корректировать подход.
Выводы:
Использование ИИ привлекло внимание, но вызвало негатив там, где аудитория чувствительна к точности и экспертности (DTF, YouTube). Это подчёркивает, что нейросети — лишь вспомогательный инструмент, но для нишевого контента (транспорт, урбанистика) необходима проверка и ручная доработка.
На Дзене и VC пока нет достаточной статистики, чтобы судить о потенциале — нужно усилить подачу и тестировать новые темы.
В целом, опыт показал, что ИИ помогает ускорить работу, но его нужно контролировать и комбинировать с экспертной проверкой, особенно для проектов о транспорте и городской среде. В будущем планирую усиливать качество контента и адаптировать под ожидания конкретных платформ.
Реализация и продвижение
Для подготовки текстов и материалов по первому заданию я использовала ChatGPT. С его помощью я проводила интервью с самой собой, чтобы структурировать информацию о проекте «О! Мосметро», определить его цели, ценности и особенности.
Пример промпта: Ты — опытный журналист. Изучи уже известную информацию о проекте «О! Мосметро», а потом проведи со мной интервью, чтобы глубже выяснить, кто я, чем занимаюсь, в чём суть проекта, какие у него перспективы и для чего он нужен. Добавь дополнительные вопросы, чтобы материал получился содержательным.
Так я смогла получить полноценное интервью, структурировать информацию о проекте и использовать её как основу для статей и сценариев.
Для генерации сценариев, статей и текстов публикаций использовался ChatGPT — большая языковая модель, предназначенная для генерации и обработки естественного языка, включая маркетинговые тексты, SEO-оптимизацию и структурирование контента.
Пример промпта для сценария видео: Ты — сценарист проекта о московском метро. Напиши короткий динамичный текст для ролика о поездах метро Москвы, в лёгком стиле, с акцентом на звук, дизайн и интересные детали. Тема: «Номерной», «Русич», «Ока».
Пример промпта для статьи: Ты — редактор медиа о городской культуре. Напиши статью для Дзена, от лица проекта «О! Мосметро», с SEO-ключами: история метро Москвы, интересные факты о метро, архитектура станций. Статья должна быть полезной для аудитории, которая ищет информацию по запросам о метро.
Корректировка итогового материала: После генерации текстов дополнительно вручную проверяла соответствие содержимого фактам, адаптировала под стиль площадки и уточняла ключевые слова на основании Яндекс Wordstat.
Для озвучивания коротких видео использовался сервис ElevenLabs — нейросеть для синтеза естественной речи.
Сценарий видео генерировался в ChatGPT, далее текст загружался в ElevenLabs для создания голосовой дорожки. Озвучку применяла к короткому ролику для YouTube Shorts и Дзена.
Выводы и исправления: • ИИ помогает ускорить процесс написания текстов и создания сценариев, но требует экспертной проверки, особенно в нишевых темах. • При работе с визуалом и фактами нельзя полностью полагаться на нейросеть — важно вручную сверять данные. • Озвучка от ElevenLabs хорошо справилась, голос звучит естественно, подходит для короткого контента. • Следующий шаг — тщательная предварительная проверка визуала и привлечение реальных источников для подбора изображений.
В ходе работы я научилась: • Эффективно писать SEO-текстов с помощью нейросетей. • Быстро создавать сценарии для коротких видео. • Тестировать голосовые генераторы. • Анализировать эффективность контента на разных платформах. • Опознавать ограничения ИИ при работе с городской тематикой и фактическим материалом.
Визуализация и материалы проекта
Статья «Московское метро под новым углом: история, факты, архитектура и скрытые детали»
https://dzen.ru/a/aERzxqlaymyfRHIF
Показы: 31, процент чтения: 0% Лайков: 0, комментариев: 0
Статья «Лайфхаки метро Москвы: как сэкономить время на пересадках и сохранить нервы»
https://dzen.ru/a/aEi1lTNWKktBa6C9
Показы: 6, процент чтения: 13% Лайков: 0, комментариев: 0
Статья «Московское метро под новым углом: история, факты, архитектура и скрытые детали»
https://dtf.ru/life/3817576-istoriya-moskovskogo-metro-proekt-o-mosmetro
Показы: 1951, открытий статьи: 84, количество дочитываний: 48 Лайков: 6, комментариев: 4
Статья «Лайфхаки метро Москвы: как сэкономить время на пересадках и сохранить нервы»
https://dtf.ru/id2854789/3823617-laifkhaki-dlya-metro-moskvy
Показы: 132, открытий статьи: 38, количество дочитываний: 23 Лайков: 1, комментариев: 2
Статья «Метро под кожей города»: как мы придумали «О! Мосметро» — проект, который делает поездки по подземке историческим приключением
https://vc.ru/story/2007416-istoriya-proekta-o-mosmetro
Показы: 15, открытий статьи: 10, количество дочитываний: 5 Лайков: 0, комментариев: 0
Видео «Секреты поездов метро Москвы: номерной, „Русич“ и „Ока“ — вы их узнаете?»
https://www.youtube.com/watch?v=hUwQB4z-8NY
Просмотры: 1207, продолжительность просмотра: 66,8%, уникальных зрителей: 743 Лайков: 7, дизлайков: 3, комментариев: 5
Видео «Секреты поездов метро Москвы: номерной, „Русич“ и „Ока“ — вы их узнаете?»
https://dzen.ru/shorts/6848b64c584b802297d6fa13
Показы: 7, просмотров: 1 Лайков: 0, дизлайков: 0, комментариев: 0
Скриншоты аналитики со всех платформ
Вывод
Работа над проектом «О! Мосметро» показала, что ИИ действительно ускоряет подготовку контента — он помогает быстрее генерировать тексты, сценарии, озвучку, базовые идеи для публикаций. Но при этом критически важно понимать ограничения этих технологий, особенно если речь идёт о фактической информации, городской среде, транспорте и культуре.
Аудитория платформ, таких как DTF и YouTube, показала чувствительность к качеству и достоверности контента. Даже небольшая ошибка, допущенная нейросетью, может полностью изменить восприятие материала — вместо интереса вызвать недоверие и негатив.
Также я поняла, что эффективность продвижения зависит не только от самих публикаций, но и от платформы, формата и качества подготовки контента. Например, короткие видео работают на охваты, но их успех зависит от визуала и точности, а текстовые статьи требуют чёткого понимания запросов аудитории.
ИИ — это мощный помощник для создания и продвижения личного бренда или проекта, но только если использовать его осознанно, сочетая с экспертной проверкой, адаптацией под конкретные площадки и постоянным анализом результата.
